我试图从datetime.datetime.today()的值中减去一个日期值，以计算某件事是多久以前的。但它提示:TypeError:can'tsubtractoffset-naiveandoffset-awaredatetimesdatetime.datetime.today()的返回值似乎不是“时区感知”，而我的其他日期值是。如何从datetime.datetime.today()获取时区感知的返回值？理想的解决方案是让它自动知道时区。现在，它给我的是本地时间，恰好是PST，即UTC-8小时。最坏的情况，有没有办法可以手动将时区值输入到datetime.datetime.toda
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022（CCFA）收录的文章，写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题（虽然区块链仅仅只是存储的作用，也稍微提了一下）。精读完这篇文章，整体感觉还不错，毕竟是CCFA类期刊。下面是自己读后感，根据自己的语言来做了一些笔记，也相当于回顾。其中，有理解不到位的地方望指正，建议读者还是看原文。原文链接：Privacy-PreservingByzantine-
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022（CCFA）收录的文章，写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题（虽然区块链仅仅只是存储的作用，也稍微提了一下）。精读完这篇文章，整体感觉还不错，毕竟是CCFA类期刊。下面是自己读后感，根据自己的语言来做了一些笔记，也相当于回顾。其中，有理解不到位的地方望指正，建议读者还是看原文。原文链接：Privacy-PreservingByzantine-
文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesinvariousreal-worldtasksongraphdata,consistingofnodefeaturesandtheadjacentinformationbetweendifferent
文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesinvariousreal-worldtasksongraphdata,consistingofnodefeaturesandtheadjacentinformationbetweendifferent
Abstract1、提供了协作学习的系统概述2、简要介绍了完整性和隐私攻击3、详细介绍了现有的完整性和隐私攻击及其防御Introduction举例：医学图像分类、移动键盘预测协作学习：允许两个或多个参与者协作训练共享的全局DL模型，同时他们的训练数据集保留在本地。每个参与者用自己的训练数据训练共享模型，并与其它参与者交换和更新模型参数。模型完整性威胁：只有一个攻击者也可以破坏模型完整性隐私性：尽管不共享原始训练样本，但共享的更新是由样本生成的，间接泄露了训练数据集的信息。在训练过程中，可以从共享的梯度中捕获成员关系和无意的特征泄露。甚至可以从相应的更新中重构训练样本。为了实现拜占庭容错协作学习
Abstract1、提供了协作学习的系统概述2、简要介绍了完整性和隐私攻击3、详细介绍了现有的完整性和隐私攻击及其防御Introduction举例：医学图像分类、移动键盘预测协作学习：允许两个或多个参与者协作训练共享的全局DL模型，同时他们的训练数据集保留在本地。每个参与者用自己的训练数据训练共享模型，并与其它参与者交换和更新模型参数。模型完整性威胁：只有一个攻击者也可以破坏模型完整性隐私性：尽管不共享原始训练样本，但共享的更新是由样本生成的，间接泄露了训练数据集的信息。在训练过程中，可以从共享的梯度中捕获成员关系和无意的特征泄露。甚至可以从相应的更新中重构训练样本。为了实现拜占庭容错协作学习
前言前段时间看了一部纪录片《中国游客在巴黎》，讲述了外国人眼中“中国式旅游”：热衷景点打卡，沉迷拍照留念，无暇仔细欣赏；留足时间，买买买，不能枉此行。网友总结中国式旅游“上车睡觉，下车拍照，回到家啥也不知道”，可以说是小编本编了。我赶紧“反思”了下，觉得纯粹是因为我懒，不想做旅游攻略，只能跟团到“人从众”景点欣赏别人的后脑勺。每逢此刻，我就想有个可以推荐旅游行程、适时出行提示、推荐衣食住票信息等的全能“管家”。重点来了，华为推出的AwarenessKit情景感知服务完全可以实现这些功能和服务，并且完全免费，这简直就是造福懒人旅游的必备神器啊！旅游出行应用场景华为情景感知服务（HUAWEIAwa
前言前段时间看了一部纪录片《中国游客在巴黎》，讲述了外国人眼中“中国式旅游”：热衷景点打卡，沉迷拍照留念，无暇仔细欣赏；留足时间，买买买，不能枉此行。网友总结中国式旅游“上车睡觉，下车拍照，回到家啥也不知道”，可以说是小编本编了。我赶紧“反思”了下，觉得纯粹是因为我懒，不想做旅游攻略，只能跟团到“人从众”景点欣赏别人的后脑勺。每逢此刻，我就想有个可以推荐旅游行程、适时出行提示、推荐衣食住票信息等的全能“管家”。重点来了，华为推出的AwarenessKit情景感知服务完全可以实现这些功能和服务，并且完全免费，这简直就是造福懒人旅游的必备神器啊！旅游出行应用场景华为情景感知服务（HUAWEIAwa
